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La prédiction a longtemps été une partie inhérente des nombreuses cultures peuplant notre planète. Elle est une méthode pour certains de se rassurer sur un avenir incertain, un moyen pour d'autres de déterminer le scénario le plus probable... C'est donc sans grande surprise que la prédiction est venu s'immiscer dans le monde du Marketing, au grand bonheur de tous !
"Je vois... je vois... un mystérieux étranger venir sur votre site et acheter trois paires de chaussettes." Je suis désolé de vous en informer, mais non, le Marketing prédictif ne se résume pas à employer un clairvoyant au sein de l'entreprise pour qu'il vous prédise le futur comportement de vos clients.
Non, cet ensemble de techniques de Marketing est bien plus complexe qu'il n'y paraît au premier abord. Il se centre, bien entendu, autour de la prédiction, mais utilise une source d'information bien précise : les données. Des données qui, en les analysant correctement, peuvent être utilisées pour prédire et modéliser votre comportement d'achat, permettant ainsi à l'entreprise d'anticiper vos futures actions sur son site.
C'est avec l'essor du Big Data que le Marketing prédictif a réellement commencé à évoluer. Au fil des années, il a été optimisé grâce à l'utilisation de plus en plus intensive de l'intelligence artificielle, et plus particulièrement des algorithmes du Machine Learning, permettant d'anticiper avec une précision millimétrée les actions probables de l'utilisateur ou du prospect.
Les avantages d'appliquer une stratégie de ce type sont nombreux ; l'avantage le plus évident reste l'amélioration de la connaissance client. En effet, en récupérant un maximum de données sur un prospect, vous pouvez être en mesure de prédire ses prochaines actions ; vous êtes en meilleure position pour répondre à ses attentes (qui, rappelons-le, deviennent de plus exigeantes avec le temps).
Un autre avantage conséquent est celui de la prédiction d'attrition, méthode définie ci-dessus. Quel que soit le secteur aujourd'hui, les marchés sont hyperconcurrentiels, et il est de plus en plus facile pour un prospect potentiel de se diriger vers un autre fournisseur si votre service ne lui convient plus. Par le biais de la prédiction d'attrition, l'équipe de marketing peut mettre en place des stratégies pour assurer la fidélité continue du client.
Un dernier avantage, et pas des moindres, est celui de l'amélioration de la productivité et de l'efficacité au sein même de l'entreprise. L'utilisation du Machine Learning permet d'analyser les données de façon purement mathématique, et ainsi fournir un résultat objectif des attentes et des désirs du consommateur.
Les données sont considérées par certains comme l'or noir de ce début de millénaire, et pour cause : selon IBM, 90% des données qui existent ont été créées au cours des deux dernières années.
S'ajoute à ce chiffre l'analyse de McKinsey Global Institute pour qui le volume de données doublera tous les trois ans, créant ainsi une quantité exponentielle de données à utiliser dans le cadre du Marketing prédictif.
Deux exemples reviennent fréquemment en ce qui concerne les acteurs du Marketing prédictif. D'une part, nous avons Google. Le moteur de recherche a en effet mis en place des algorithmes extrêmement avancés pour prédire les actions de ses utilisateurs, et ainsi leur proposer des contenus plus adaptés selon les demandes effectuées.
D'autre part, nous avons le géant de l'e-commerce, Amazon. Si vous êtes sur Internet, vous avez certainement utilisé Amazon au moins une fois. En se faisant, vous avez peut-être remarqué lors d'une commande qu'une petite sélection de produits s'affiche en contre-bas, vous indiquant que d'autres clients ont également acheté un deuxième produit avec celui que vous souhaitez commander. Cet affichage de produits supplémentaires est basé sur de nombreuses données en arrière-plan qui prédisent que vous pourriez être susceptible d'acheter un tel produit en même temps.
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